（299期）Remember Me – 智能分层记忆，渐进懂你所需

智能分层记忆，渐进懂你所需 长期记忆管理技能，支持用户偏好、目标与边界的情境化存储与召回，通过分层记忆架构与假设验证机制实现渐进式个性化 使用说明 核心功能与用法 remember-me 是一套结构化长期记忆系统，用于在多次对话间维持用户上下文连续性。核心能力涵盖六类记忆捕获：用户明确陈述的事实（FACT）、行为或声明的偏好（PREFERENCE）、时间绑定或持续的目标（GOAL）、以及经标记的假设（HYPOTHESIS）。系统采用双层存储架构：Daily notes（memory/YYYY-MM-DD.md）记录带时间戳的原始事件，Long-term（MEMORY.md）存放经筛选的持久画像。 触发捕获的典型场景：用户说"记住这个"、重复出现的行为模式、明确边界声明（"不要做X"）、反复出现的障碍、项目优先级显著变化。写入流程遵循六步：信号分类→追加日志→生成1-2条人性化假设→标注置信度→后续轻量验证→持久化晋升。 检索承诺：回答涉及过往工作/偏好/时间线的问题前，必须优先查询记忆源，必要时引用片段；未命中时需明确告知并请求确认。 显著优势 记忆完整性分层：FACT/HYPOTHESIS/PREFERENCE/GOAL 的四元标签体系从根本上防止了"将推断当作事实"的幻觉风险，假设必须经用户确认才能晋升。 置信度衰减机制：High→Medium（14天未强化）、Medium→Low（30天）、Low→丢弃（60天），避免陈旧假设污染当前上下文。 假设-验证闭环：通过轻量探针（"我是否该在你疲惫时简化决策？"）测试推断，既深化理解又避免 presumptuous（冒昧假定）。 遗忘与降级策略：明确列出四项主动删除条件（用户否定、5次未验证、项目放弃、用户请求），包含从长期记忆→日志→丢弃的完整降级链路。 影响评分引导：1-3级评分（装饰性/工作流影响/结果关键）与重复检测结合，避免记忆膨胀。 潜在局限与风险 实施复杂度：维护 daily notes、长期记忆、模板、检查清单的多文件架构，对用户或实现方的执行纪律要求较高；若维护中断，记忆一致性可能断裂。 假设探针的社交成本：虽规定"不在用户沮丧时确认"、"不重复提问"，但边界判断依赖实现者的情境感知，存在误触风险。 敏感信息边界：虽列明"绝不存储"清单（瞬时情绪、一次性抱怨、推测动机、敏感身份属性），但"除非用户明确请求"的例外条款可能被绕过——实现者需额外审计确认流程。 置信度衰减的硬性时限：14/30/60天的固定周期可能对慢节奏项目过于激进，缺乏自适应调整机制。 适用人群 需要跨会话维持复杂项目上下文的长期协作用户（研究、写作、产品管理） 有明确工作流偏好且希望减少重复说明的效率导向用户 对隐私敏感、希望精细控制记忆范围的审慎型用户 常规风险提示 确认偏误陷阱：系统鼓励"人性化推断"，若探针设计不当，可能引导用户确认非真实偏好（"你是不是更喜欢X？"→用户顺从性回答）。 记忆膨胀：评分2级+重复即晋升的规则，在高度规律但低重要性的行为（如"总是在晚上提问"）上可能过度持久化。 边界漂移："显式同意"原则针对敏感细节，但"敏感"的定义依赖实现者解释，建议用户主动审计 MEMORY.md 内容。 原始说明 Build and maintain human-centered user understanding through structured notes, preference tracking, and behavioral context. Use when the user asks to remember things, understand them better over time, personalize responses, or keep ongoing notes about goals, habits, tone, boundaries, and recurring concerns.